• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.288-294
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• 2021

There are various ways to be infected with malicious code due to the increase in Internet use, such as the web, affiliate programs, P2P, illegal software, DNS alteration of routers, word processor vulnerabilities, spam mail, and storage media. In addition, malicious codes are produced more easily than before through automatic generation programs due to evasion technology according to the advancement of production technology. In the past, the propagation speed of malicious code was slow, the infection route was limited, and the propagation technology had a simple structure, so there was enough time to study countermeasures. However, current malicious codes have become very intelligent by absorbing technologies such as concealment technology and self-transformation, causing problems such as distributed denial of service attacks (DDoS), spam sending and personal information theft. The existing malware detection technique, which is a signature detection technique, cannot respond when it encounters a malicious code whose attack pattern has been changed or a new type of malicious code. In addition, it is difficult to perform static analysis on malicious code to which code obfuscation, encryption, and packing techniques are applied to make malicious code analysis difficult. Therefore, in this paper, a method to detect malicious code through dynamic analysis and static analysis using Trojan-type Downloader/Dropper malicious code was showed, and suggested to malicious code detection and countermeasures.

• 융합보안논문지
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• 제10권3호
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• pp.51-60
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• 2010

인터넷 기술의 급격한 발전으로 인한 편리함과 더불어 다양한 악성코드들이 제작되고 있다. 악성코드의 발생건수는 날이 갈수록 부지기수로 늘어나고 있으며, 변종 혹은 새로운 악성코드에 대한 유포는 매우 심각하여 악성코드에 대한 분석은 절실히 필요한 시점이다. 악성코드에 대한 판단기준을 설정할 필요가 있으며, 알고리즘을 이용한 악성코드 분류의 단점은 이미 발견된 악성코드에 대한 분류는 효율적이나 새롭게 생긴 악성코드나 변종된 악성코드에 대해서는 새로운 탐지가 어려운 단점이 있다. 이에 본 연구의 목적은 시각화 기법의 장점을 이용하여 기존의 다변량의 악성코드에 대한 측정 및 분석뿐만 아니라, 변종 혹은 새로운 악성코드에 대해서도 새로운 패턴 혹은 형태를 도출하여 새로운 악성코드와 변종들에 대해서 대처하는데 있다. 따라서 본 논문에서는 업체에서 제공되는 악성코드 속성을 시각화하여 분석하는 기법을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.299-302
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• 2010

최근의 악성코드는 백신에 쉽게 탐지 되지 않기 위해 바이러스를 압축파일로 변조시켜 악성코드 패턴을 지연하는 추세이다. 시중에 나와 있는 수많은 백신엔진 중에서는 압축파일로 변조된 악성코드 패턴 및 검사가 가능한지 알아 봐야한다. 본 논문은 다중 압축 파일로 위장 변조된 은닉된 악성코드의 패턴을 검사하여 검출되는지를 검사 엔진을 통해 모의실험을 한다. 은닉된 악성코드의 행위를 분석하며, 호스트 파일 변조와 시스템 드라이버 파일 감염 및 레지스트리 등록이 되는가를 분석한다. 본 연구를 통해 은닉형 악성코드의 검사와 백신 치료 효과를 강화시켜 악성코드로 인한 피해를 감소하는데 기여할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1611-1625
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• 2019

The emergence of new technologies and devices brings a new environment in the field of cyber security. It is not easy to predict possible security threats about new environment every time without special criteria. In other words, most malicious codes often reuse malicious code that has occurred in the past, such as bypassing detection from anti-virus or including additional functions. Therefore, we are predicting the security threats that can arise in a new environment based on the history of repeated malicious code. In this paper, we classify and define not only the internal information obtained from malicious code analysis but also the features that occur during infection and attack. We propose a method to predict and manage security threats in new environment by continuously managing and extending.

• 정보화정책
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• 제24권4호
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• pp.68-78
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• 2017

악성코드는 나날이 복잡해지고 다양화되어 단순한 정보유출에서부터 시스템에 대한 심각한 피해를 유발하는 실정에 이르렀다. 이러한 악성코드를 탐지하기 위해 코드분석에 역공학을 이용하는 많은 연구가 진행되었지만, 악성코드 개발자도 분석방법을 우회하는 다양한 기법을 활용함으로써 코드분석을 어렵게 하였다. 특히, 악성코드의 감염여부조차 판단하기 어려운 루트킷 기법들이 진화하고 있고, 악성코드가 이 기법들을 흡수함으로써 그 문제의 심각성은 더욱 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 분석기법들을 우회하는 악성코드에 재빠르게 대응하기 위한 분석 프로세스를 설계하였다. 설계된 프로세스를 통하여 악성코드의 탐지를 더욱 효율적으로 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 융합보안논문지
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• 제14권4호
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• pp.19-26
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• 2014

모바일 악성코드는 웜에 의한 전파가 대표적이며, 웜의 확산 특징을 분석하기 위한 모델링 기법들이 제시되었지만 거시적인 분석만 가능하였고 특정 바이러스, 악성코드에 대해 예측하기는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 악성코드 데이터를 활용하여 미래의 악성코드의 발생을 예측 할 수 있는 마코프 체인을 기반으로 한 예측 방법을 제시하였다. 마코프 체인 예측 모델링에 적용할 악성코드 평균값은 전체 평균값, 최근 1년 평균값, 최근 평균값(6개월)의 세 가지 범위로 분류하여 적용하였고, 적용하여 얻어진 예측 값을 비교하여 최근 평균 값(6개월)을 적용하는 것이 악성코드 예측 확률을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.501-514
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• 2013

악성코드를 효과적으로 분류 및 대응하기 위해서 유사도 비교를 통한 그룹화 과정이 요구된다. 기존 유사도 비교 방법에서 사용되는 기준 또는 속성만을 이용했을 경우, 미탐 및 오탐이 증가하는 문제점이 발생한다. 그러므로, 본 논문에서는 악성코드 자동분석시스템의 2차적인 휴리스틱 기반 행위분석의 문제점을 보완하기 위해 다양한 속성을 선택하여 사용하고, 속성별 가중치 적용을 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process) 의사결정기법을 반영한 유사도 비교 방법을 제안한다. 악성코드의 유사도 비교를 통하여 탐지율과 오탐율의 최적 임계치를 설정하고, 새로운 악성코드에 대한 분류 실험으로 악성코드생성기로 생성된 그룹을 결정함을 보이므로 향후 해킹 유형 및 악성코드 근원지를 추적 할 수 있는 악성코드 그룹 정보로서 활용할 수 있기를 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.105-115
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• 2019

최근 지능화된 안드로이드 악성코드는 정적 분석만으로는 악성행위에 대한 탐지가 어려워지고 있다. SO파일, 동적로딩을 이용한 코드 호출 및 문자열 난독화를 적용한 악성코드의 경우 분석을 위해 다양한 툴을 이용하여도 원본 코드에 대한 정보 추출이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해서 다양한 동적 분석기법이 있지만, 동적 분석은 루팅 환경이나 에뮬레이터 환경을 요구한다. 그러나 동적 분석의 경우 악성코드들이 루팅 및 에뮬레이터 탐지를 실시하여 분석 환경을 탐지 하고 있다. 본 논문은 이를 해결하고자 다양한 루팅 탐지 기법을 조사하여 실단말에서 루팅탐지 우회 환경을 구축하였다. 또한, Xposed를 이용하여 안드로이드 악성코드 분석을 위한 SDK 코드 후킹 모듈을 설계하였고, 코드 흐름을 위한 인텐트 추적, 동적 로딩 파일에 대한 정보, 다양한 API 정보 추출을 구현하였다. 이를 통해 악성코드의 난독화 된 정보 및 다양한 악성 행위 정보를 분석하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권2호
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• pp.766-783
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• 2012

Recently, many malicious users have attacked web browsers using JavaScript code that can execute dynamic actions within the browsers. By forcing the browser to execute malicious JavaScript code, the attackers can steal personal information stored in the system, allow malware program downloads in the client's system, and so on. In order to reduce damage, malicious web pages must be located prior to general users accessing the infected pages. In this paper, a novel framework (JsSandbox) that can monitor and analyze the behavior of malicious JavaScript code using internal function hooking (IFH) is proposed. IFH is defined as the hooking of all functions in the modules using the debug information and extracting the parameter values. The use of IFH enables the monitoring of functions that API hooking cannot. JsSandbox was implemented based on a debugger engine, and some features were applied to detect and analyze malicious JavaScript code: detection of obfuscation, deobfuscation of the obfuscated string, detection of URLs related to redirection, and detection of exploit codes. Then, the proposed framework was analyzed for specific features, and the results demonstrate that JsSandbox can be applied to the analysis of the behavior of malicious web pages.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.100-115
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• 2019

Malicious code distribution on the Internet is one of the most critical Internet-based threats and distribution technology has evolved to bypass detection systems. As a new defense against the detection bypass technology of malicious attackers, this study proposes the automated tracing of malicious websites in a malware distribution network (MDN). The proposed technology extracts automated links and classifies websites into malicious and normal websites based on link structure. Even if attackers use a new distribution technology, website classification is possible as long as the connections are established through automated links. The use of a real web-browser and proxy server enables an adequate response to attackers' perception of analysis environments and evasion technology and prevents analysis environments from being infected by malicious code. The validity and accuracy of the proposed method for classification are verified using 20,000 links, 10,000 each from normal and malicious websites.